Imagination E系列解析：架构进步巨大，静待市场发挥

此前在3月底，我们三易生活用《曾经的苹果“御用”GPU厂商，成就如今的国产显卡》这篇文章，为大家“揭秘”了曾经的苹果“御用”GPU厂商Imagination，如今已然成为国产“自主可控显卡”背后最大的助力者，这一不太为人所知的事实。

当时我们的目光主要集中在了对Imagination产品历史的回顾，以及结合当时曝光的一系列相关资料，给大家讲解了Imagination如今的业务形式。但对其具体的GPU架构和性能，并没有过多的提及。

但不得不说有时候事情就是这么巧，因为就在这篇文章上线不过一个多月后，Imagination方面就发布了他们新一代的GPU IP——Imagination E系列。这次我们就有机会来好好分析一下，Imagination最新GPU的性能水准，以及它对于终端消费者的意义所在了。

多年坚持VLIW后，Imagination终于缩短流水线了

首先根据官方公布的信息显示，Imagination E系列采用了新的架构设计，将单位面积的能效比提升了35%。这一新的改进名为“爆发处理器（Burst Processors）”，本质上其实是通过大幅缩短ALUs（算数逻辑单元）的管线深度，从而减小数据传输延迟以及提高指令命中率。

其实这一设计在GPU领域并不是什么新鲜事，比如当年AMD从VLIW5、VLIW4切换到GCN架构时，所遵循的就是非常相似的设计原则。

有意思的是，查阅历史资料就会发现，曾经Imagination在PowerVR Rogue架构（也就是经典的PowerVR 6系、7系，直到后来的9系）上，的确使用了超长的VLIW流水线设计。而且那时候他们用的是7级VLIW，比AMD的5级VLIW还要“恐怖”。所以如今进行架构精简的做法，与其说是自身的重大突破，不如说有点“回头”的意思了。

当然，从长VLIW切换到短管线设计也就意味着，Imagination E系列的基础架构更加“现代化”，也更接近如今其他家桌面GPU那种“每一个流处理器都是一个完整ALU”的构型。从Imagination公布的细节来看，他们也的确是这么做的。

颇具独创性的AI架构，一切为了功耗和成本

在讲述新架构的AI性能优势时，Imagination方面提到了一个有趣的概念，即“AI单元”到底应该位于GPU内部架构的什么“位置”。为此，他们甚至将市面上的GPU AI单元设计，划分为了四个级别。

在第一个级别的设计中，AI单元并不包含在GPU的渲染切片中，而是完全作为一种“外挂单元”存在。这种设计的一大表征特点，是AI算力不与GPU的“规格级别”直接挂钩。比如1核心配置和10核心配置的GPU，AI算力可能是一样高的。Imagination方面指出，这样的设计会导致AI单元需要消耗巨大的额外显存空间，而且计算延迟极大，同时能效也很差。

第二个级别的“AI GPU”设计，则是将AI单元放在了GPU渲染切片的内部。但AI单元的数量不与ALUs相同，而是每一个执行单元（或者说每一个渲染切片）只有一组AI加速器。比如某个显卡有96个计算单元，每个计算单元内含64个ALUs、但只有一两个Tensor Core。在这种情况下，AI单元的显存延迟当然已经得到了降低。但它的问题就在于，依然会带来额外的显存消耗，而且这样的设计会导致GPU不符合大量的现代AI计算框架。是的，也就是说其AI兼容性不佳。

相比之下，第三个级别的AI GPU设计，可能是目前大家最常见的方案。也就是将AI加速器和ALU、TPU（纹理单元）进行“配对绑定”，每一组ALU都拥有与之配套的TPU和Tensor Core，目前NVIDIA和INTEL的GPU就都是这样设计的。这种设计的好处，就是已经可以做到比较完美的AI框架兼容性，而且AI单元的显存延迟也已经很小了。

但在Imagination方面看来，它依然不是“最完美”的AI显卡架构，因为其还是会存在AI单元和图像计算单元抢占显存带宽的情况。如果显卡同时运行AI计算和渲染任务，那么原本设计的显存带宽，就可能会变得不够用，从而出现性能瓶颈。当然，显卡厂商也可以选择预先配置超高速的显存来满足“图形+AI”的满载工况，但这样一来，在大多数场景下显存带宽都会严重过剩，从而增加了不必要的功耗和硬件成本（比如不开启DLSS的RTX50系显卡，就是这样的典型）。

最终，也就来到了Imagination E系列的AI单元设计理念。根据官方说法，Imagination E系列最大的特征，在于它完全将“AI单元”与传统的图形计算单元（Imagination称之为USC，Unified Shading Cluster 统一着色集群）进行了“合并”，即GPU里的每一个USC都可以随时“切换”成为AI加速单元使用。

这会带来什么好处呢？简单来说，这就意味着在Imagination E系列里，AI单元和图形单元拥有完全一致的内存延迟性能，且所有USC都可以根据实际需求进行功能配置。既可以将其设定为完全的“图形渲染卡”、也能将全部USC配置为AI单元，从而在完全不浪费晶体管数量的情况下，无需改变基础架构就将Imagination E系列变成“纯AI加速卡”。

而且即便是面对既有图形渲染需求，又有AI计算任务的部分现代游戏，Imagination E系列也可以通过动态的单元配置，来兼顾图形和AI两种工况。在这种情况下，由于这种“二合一”的设计，也就意味着它不会产生超出本身显存带宽的额外计算量，从而降低了功耗、也让硬件成本更加可控。

实际性能如何？测算下来真不差，但最终还得看优化

讲了这么多架构方面的信息，可能有的朋友会说还是没提到Imagination E系列的实际性能水准。

别急，我们这就来对其进行解析。根据官方说法，Imagination E系列这次提供了极大范围的可扩展硬件规格。在最小规格下，它可以采用单核心、单USC配置。当核心主频1GHz的情况下，此时Imagination E可提供8GPixel/s的像素绘制性能和0.25TFLOPS的32位浮点算力，或者是2TOPS的神经网络性能。

当Imagination E系列采用“最大规格”时，则可以拥有四核心阵列、每核心内置8USC。当运行在1.6GHz的频率时，此时像素绘制性能为400Gpixel/s，32位浮点性能约为12.8TFLOPS，或者是200TOPS的神经网络性能。

这是什么概念呢？对比当前已知的其他GPU、比如ARM的Immortalis-G925，当采用其允许的最大24核心配置，运行在相同的1600MHz时，它的理论32位浮点算力大约为9.6TFLOPS。而在桌面端，与Imagination E系列最大规格性能相近的例子，则是尚未发布的英伟达RTX5050，其在2600MHz频率下的浮点性能大约为13.31TFLOPS。

如此一来，就可以得到两个结论。一方面，如果将Imagination E系列做到手机、平板里，此时由于它不可能使用多GPU阵列，所以最大算力大约是3.2TFLOPS，也就是与高通骁龙8至尊版的Adreno 830近似（3.379TFLOPS）。

如果将Imagination E系列做到桌面端，那么要知道如今的桌面GPU运行频率普遍在2.5GHz、甚至3GHz以上，因此Imagination在这里给出的参考频率反而就“不正确”了。结合当前行业中常见的6nm工艺水准典型频率，将其主频“预估”到2400MHz左右，此时最大配置的Imagination E系列实际浮点性能应该是19.2TFLOPS左右，差不多已经比RTX5060还要稍高一点。

最为重要的是，无论是将Imagination E系列以单核心最大规格“塞进手机”，还是将它以做成桌面端的中高档定位独显，其实都不是我们的想象，而是当下非常现实的市场趋势。毕竟大家都知道Imagination支撑起了国内的大量自主GPU研发企业，其中就有大家耳熟能详的摩尔线程、象帝先、芯动科技。

不过需要注意的是，在我们三易生活与Imagination方面的沟通当中，他们也反复强调，自身并非如同NVIDIA那样的“软件厂商”。也就是说，Imagination会给旗下的GPU IP提供基础的驱动程序以及性能优化的AI计算库，同时更多的IP架构潜力以及扩展应用开发需要社区和授权方协同“挖掘”。

如此一来，尽管我们三易生活已经可以断言，未来基于Imagination E系列的移动GPU和桌面端显卡，只要它们能够在最近这一两年内出货，那么必然会拥有更为亮眼的规格算力数据。但具体到游戏兼容性，以及所能实现的特色功能（比如当下流行的AI超分、AI帧生成）等方面，就要真正考验相关厂商自身的技术力了。